Selenium和Requests是两个常用的自动化测试工具，它们都可以用于Web应用程序的自动化测试。Selenium主要用于模拟用户在Web应用程序中的操作，而Requests主要用于处理HTTP请求和响应。在本文中，我们将深入了解如何将Selenium和Requests结合起来使用，以实现更全面的Web应用程序自动化测试。
该业务系统是国内某大型显示屏生产企业内部的一个视频监控系统，最终实现的效果就是将各个厂房、车间的摄像头与整个企业的平面的地图结合起来展示出来。达到点击地图上对应地点的摄像头就可以直接观看对应的视频信息。 看上去该项目难以实现，当你了解了EasyNVR之后就会发现，使用EasyNVR，开发出该项目只需要做好一些外围的设计。视频层EasyNVR全部搞定。
上节课我们主要介绍了Support Vector Regression，将kernel model引入到regression中。首先，通过将ridge regression和representer
我们通常在构架一套视频SaaS应用的过程中，将平台设计为3层：视频硬件层（视频源）、视频能力平台（vPaaS）、视频应用平台（vSaaS），视频硬件包括各种IPC、NVR、编码器等视频生成设备，vPaaS视频能力平台部分主要就是对这些不同的硬件进行整合，输出统一接口、统一标准的视频流，vSaaS视频应用层主要就是对视频的增值服务了，这个是跑业务的部分。我们的EasyNVR产品着重点是立足于视频能力层，同时因其简洁的页面的形式，也可以独立作为产品使用，这就更加方便了应用层的使用。
DecideNet: Counting Varying Density Crowds Through Attention Guided Detection and Density Estimation CVPR2018
本文将主要介绍Aggregation Models，也就是把多个模型集合起来，利用集体的智慧得到最佳模型。 ”
选自Google Research Blog 作者：Sergey Levine 机器之心编译 参与：黄小天、路雪 近日，谷歌官方博客上发表了一篇题为《Teaching Robots to Understand Semantic Concepts》的文章，探讨了在机器人学习（robotic learning）方面的一些最新进展。机器人学习是指通过机器人自动收集的数据（量很大，但是缺乏标签）与人类的标注数据结合起来从而允许其理解语义概念。通过深度视觉特征（deep visual features），机器人在人类
Random Forest的算法流程我们之前已经详细介绍过，就是先通过bootstrapping“复制”原样本集D，得到新的样本集D’；然后对每个D’进行训练得到不同的decision tree和对应的gt；最后再将所有的gt通过uniform的形式组合起来，即以投票的方式得到G。这里采用的Bagging的方式，也就是把每个gt的预测值直接相加。现在，如果将Bagging替换成AdaBoost，处理方式有些不同。首先每轮bootstrap得到的D’中每个样本会赋予不同的权重；然后在每个decision tree中，利用这些权重训练得到最好的gt；最后得出每个gt所占的权重，线性组合得到G。这种模型称为AdaBoost-D Tree。
由杜波依斯编著的《MySQL技术内幕（第4版）》介绍了MySQL的基础知识及其有别于其他数据库系统的独特功能，包括SQL的工作原理和MySQL API的相关知识；讲述了如何将MySQL与Perl或PHP等语言结合起来，为数据库查询结果生成动态Web页面，如何编写MySQL数据访问程序；详细讨论了数据库管理和维护、数据目录的组织和内容、访问控制、安全连接等。附录还提供了软件的安装信息，罗列了MySQL数据类型、函数、变量、语法、程序、API等重要细节。 《MySQL技术内幕（第4版）》是一部全面的MySQL指南，对数据库系统感兴趣的读者都能从中获益。
想必很多同学对processing都比较熟悉了，可以通过processing可以制作各种炫酷视觉效果以及交互。但是在面对较为复杂项目时候，特别是有较多的层级需要切换，Touchdesigner的可视化编程，更加直观的进行管理和控制。如果将两者结合起来，processing进行效果创作，在Touchdesigner进行控制输出，听起来也是挺不错的。
本文介绍了一款名为柯林斯划词翻译的chrome扩展，它能够协助用户快速在网页中查询并翻译单词。该扩展还支持将查询到的单词添加到扇贝生词本中，以便用户更方便地进行学习。
我在自己阅读英文文章、并从有道词典查询单词的过程中发现，相比于两三个中文字的单词意思解释，柯林斯词典提供了一定的英文语境可以帮我 更准确地 理解一个单词的意思，并加深记忆，我渐渐地也就变得只看柯林斯的解释。加之在 chrome store 上并没有搜到太多 collins 词典的扩展（ FairyDict 支持），于是便有了这个应用。
该版本具有显着的进步，可以在很大程度上影响 Web3.0 和区块链。Wasmer 正在为Singlepass 编译器重新兼容 Aarch64 而努力完善。借助新版的 Singlepass 编译器，Web3.0 和区块链开发人员可以在 Windows、Linux 和 macOS 上使用 Singepass 高效运行 Wasmer Runtime。（不过新版本还完全支持备受期待的 Apple M1 处理器）
最近在学吴恩达和Langchain合作开发了JavaScript 生成式 AI 短期课程：《使用 LangChain.js 构建 LLM 应用程序》 课程地址：https://learn.deeplearning.ai/build-llm-apps-with-langchain-js
《Head First设计模式》(中文版)共有14章，每章都介绍了几个设计模式，完整地涵盖了四人组版本全部23个设计模式。前言先介绍这本书的用法；第1章到第11章陆续介绍的设计模式为Strategy、Observer、Decorator、Abstract Factory、Factory Method、Singleton，Command、Adapter、Facade、TemplateMethod、Iterator、Composite、State、Proxy。最后三章比较特别。第12章介绍如何将两个以上的设计模式结合起来成为新的设计模式(例如著名的MVC模式)，作者称其为复合设计模式(这是作者自创的名称，并非四人组的标准名词)，第13章介绍如何进一步学习设计模式，如何发觉新的设计模式等主题，至于第14章则很快地浏览尚未介绍的设计模式，包括Bridge、Builder、Chain of Responsibility、Flyweight、Interpreter、Mediator、Memento、Prototype，Visitor。第1章还介绍了四个○○基本概念(抽象、封装、继承、多态)，而第1章到第9章也陆续介绍了九个○○原则(Principle)。千万不要轻视这些○○原则，因为每个设计模式背后都包含了几个○○原则的概念。很多时候，在设计时有两难的情况，这时候我们必须回归到○○原则，以方便判断取舍。可以这么说：○○原则是我们的目标，而设计模式是我们的做法。
Web3是一种使用区块链技术的新型网络，它将智能合约、网络和用户结合起来，在这种新型网络中，用户可以拥有更大的控制权和安全性。
本文介绍了Gradient Boosting Decision Tree算法的原理和实现，并通过举例来说明其如何通过组合多个弱学习器来提高预测能力。
在比赛中，我们不仅仅是停留在理论层面，更深刻地理解了算法在实际问题中应用的重要性。赛题背景中提到了多源数据故障发现面临的场景适应性和数据复杂性的问题，在解决这些问题的过程中，我们深刻认识到算法不仅需要有高精度的预测能力，还需要考虑到不同数据源之间的差异和联系，比如metric发现故障，trace追踪故障，log解决故障，以及如何应对数据中的噪声，包括对应用落地的一些思考等。这种实际问题中的复杂性迫使我深入思考如何将学术理论转化为能够在实际环境中发挥作用的实用算法。
集成学习本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。也就是我们常说的“博采众长”。集成学习可以用于分类问题集成，回归问题集成，特征选取集成，异常点检测集成等等，可以说所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影。本文就对集成学习方法进行简单的总结和概述。
嗨，亲爱的python小伙伴们，大家都知道Python爬虫是一种强大的工具，可以帮助我们从网页中提取所需的信息。然而，有时候我们需要从新闻网站抓取动态内容，但是有些新闻网站使用了动态内容加载技术使得传统的爬虫方法无法获取完整的新闻内容。在这种情况下，我们可以借助逆向工程技术，结合多线程抓取的方式，来实现对新闻网站动态内容的抓取。本文将向你展示如何使用Python编写一个多线程爬虫，通过逆向工程技术实现对新闻网站动态内容的摘要。废话不多说了，让我们开始吧！
(1) 了解HTML/CSS/JS、、网页根本元素，完毕阶段可自行制造简略的网页，对元素特点相对了解
路飞学城提供的Python全栈开发（中级）课程通常涵盖了多个方面，包括前端开发、后端开发、数据库管理等。以下是一个典型的代码流程示例：
从南湾硅谷开车进旧金山湾区的101公路上，随处可见关于大数据工具的广告牌，上面写着："现在我们每个人都是数据书呆子"。 从某种程度上说，这是实话。上一次听到类似印象深刻的句子，是“我们每个人都是一坨数据”。在不知不觉中，我们的一举一动，都可以换算成价值或高或低的数据，被收集起来。 我们目前身处的这个世界，信息大爆炸，计算无处不在。微软新CEO萨提亚．纳德拉(Satya Nadella)提出了一个想法，他试图充分利用数据趋势，建立一个可操作的商业模型。 纳德拉的如意算盘是这样的：利用智能端点将数据资料传给分
神经网络进化通过筛选人工神经网络中的神经通路来模拟自然进化。神经进化将进化算法和人工神经网络结合起来，能像类似于地球上大脑进化的方式来训练系统。 许多与机器学习相关的概念已经存在了几十年。然而，在过去的几年中，由于计算能力的巨大进步，研究人员才得以探索那些已经停滞不前的算法和方法。在人工智能领域，有一个概念突然引起了人们的注意：神经进化。这种方法通过筛选人工神经网络中的神经通路来模拟自然进化。通过突变，它确定了处理特定任务最有效的途径。 在未来几年，神经进化通过允许系统更动态、更智能地进行调整和适应，可能会
本次演讲来自Video @Scale 2020，演讲者是来自Facebook的软件工程师David Zhang。本次演讲主要介绍了Facebook如何将不同播放场景中的视频I\O操作方法进行结合，并提高I\O操作的效率和灵活性的方法。
智能处理与编码算法产品化 Topic 《快手智能处理与编码算法产品化之路》 陈宇聪 快手 视频图像算法引擎负责人 视频转码过程中涉及方方面面的视频图像算法，如何将算法有机地结合起来，打造成为行业领先的视频转码算法产品？通过多年的业务场景打磨和积累，快手音视频走出了一条自己的产品化之路。 本演讲将详细介绍视频图像引擎Atlas和智能转码算法框架CAPE的发展历程，以及「质臻影音」「质臻轻流」等转码产品的推出和应用。 媒体传输协议的演进与未来 Topic 《媒体传输协议的演进与未来》 周超 快手 传输算法负
我们上篇文章简单的介绍了如何获取行和列的数据，今天我们一起来看看两个如何结合起来用。
2020 年 8 月 7 日，全球人工智能和机器人峰会（CCF-GAIR 2020）正式开幕。CCF-GAIR 2020 峰会由中国计算机学会（CCF）主办，香港中文大学（深圳）、雷锋网联合承办，鹏城实验室、深圳市人工智能与机器人研究院协办。从 2016 年的学产结合，2017 年的产业落地，2018 年的垂直细分，2019 年的人工智能 40 周年，峰会一直致力于打造国内人工智能和机器人领域规模最大、规格最高、跨界最广的学术、工业和投资平台。
Author: xd0o1XD(知道创宇404实验室) data:2016-11-17 0x00 漏洞概述 1.漏洞简介 11月15日，国外安全研究员Dawid Golunski公开了一个新的Nginx漏洞（CVE-2016-1247），能够影响基于Debian系列的发行版，Nginx作为目前主流的一个多用途服务器，因而其危害还是比较严重的，官方对此漏洞已经进行了修复。 2.漏洞影响 Nginx服务在创建log目录时使用了不安全的权限设置，可造成本地权限提升，恶意攻击者能够借此实现从nginx/web的用
本文介绍了集成学习的各种概念，并给出了一些必要的关键信息，以便读者能很好地理解和使用相关方法，并且能在有需要的时候设计出合适的解决方案。
今天给大家介绍的是中国科学院深圳理工大学计算机科学与控制工程学院的潘毅教授和陕西师范大学计算机科学学院雷秀娟教授等人在Medicinal Research Reviews（SCI，中科院大类一区，IF：12.944，Top期刊）上发表的一篇名为《Association predictions of genomics, proteinomics, transcriptomics, microbiome, metabolomics, pathomics, radiomics, drug, symptoms, environment factor, and disease networks: A comprehensive approach》的文章。目前，基因组学、蛋白质组学、转录组学、微生物组学、代谢组学、病理组学、放射组学等多组学是研究的热点之一。其中多组学数据、药物和疾病之间的关系受到了研究者们的广泛关注。同时，多组学研究可以有效预测疾病的诊断、预后和治疗。从本质上讲，这些研究实体，如基因、RNA、蛋白质、微生物、代谢物、通路以及病理和医学影像数据，都可以用不同层次的网络来表示。一些计算机科学和生物学学者已经尝试使用计算方法来探索生物实体之间的潜在关系。本文提出了一种综合的研究策略，即构建多组学数据的异构网络，覆盖多模态数据，并利用当前流行的计算方法进行预测。在文章中，作者首先介绍了数据级生物实体相似度的计算方法；其次，讨论了多模态数据融合和特征提取方法；最后，总结了现阶段面临的挑战和机遇。
本文介绍了集成学习的各种概念，并给出了一些必要的关键信息，以便读者能很好地理解和使用相关方法，并且能够在有需要的时候设计出合适的解决方案。
Samsung（三星）、OmniVision（OV 美国）、SONY（索尼）、SK Hynix（海力士）、Aptina（拆分与美光公司 美国）、ST Micro（意法半导体）、Toshiba（东芝）、格科微（中国）
简介：完整的正则表达式由两种字符构成。特殊字符(如*、[]、&、@、$等称为元字符)，其他为文字,或者是普通字符,为了便于理解,我们可以把正则表达式想象为普通的语言,普通字符对应普通语言中的单词,而元字符对应语法,根据语言的规则，按照语法把单词结合起来,就会得到传达思想的文本。 思维框架：完整的正则表达式由小的构建模块单元组成,每个单独的构建模块都很简单,不过他们能以无穷多种方式组合,将它们结合起来组成目标需要依靠经验。
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在互联网世界中，我们可以通过各种各样的手段方法获得丰富的数据，比如数据爬虫、手机采样，甚至是各种各样的行为数据、城市数据都变得更加透明和可获得。然后，在实际工作中，我们经常会遇到有了各种个月的数据后会遇到怎么样使用、怎么盈利的问题，这里并不会讨论法律允许之外的贩卖数据的问题，讨论的是如果利用数据产品各种个月利润的问题。
Redux 基于严格单向数据流实现 反正就是为了打破 React 自身的数据流而创建的
当一个业务应用程序(一个开发团队)变得更大，达到一定的规模时，公司就会遇到严重的管理和合作瓶颈。此外，如果一个软件产品基于一个巨大的整体架构，那么它们也面临着技术挑战。在这种情况下，业务需要一个解决方案来修复工作流并增强项目上的协作。
在软件设计中有一个原则，那就是任何复杂的操作或计算都不要重复计算两次，于是在软件工程中就有了一种非常重要的设计，那就是缓存。缓存广泛实施在各种应用中用于加快系统效率，提升用户体验，例如CDN就是显著例子。
这是精心整理的商品数据化运营应用场景和分析工具模型了。商品运营是很多公司的核心工作，也就是说，如何把产品快速高效地卖出去。数据始终贯穿其中，从销售预测到库存管理、从商品结构优化到动销管理、从捆绑销售到关联组合。 这份脑图包括如何用数据做库存分析、市场分析、销售预测、促销分析。 比如市场分析： 1、公司要打造新产品，该产品的市场容量有多少？预期年销售量有多少？ 2、用户对于产品的关注点在哪里？最满意和最不满意的点都分别是哪些？ 3、新产品要上线，售价应该定在多少会比较合适？ 4、产品C的市场竞争对手是谁？他们
本文介绍了一些可以帮助您发展业务的流量获取工具，这些工具不需要大量的编码知识。其中包括Twitter、Nimble、Colibri和MixRank。
这是精心整理的商品数据化运营应用场景和分析工具模型了。商品运营是很多公司的核心工作，也就是说，如何把产品快速高效地卖出去。数据始终贯穿其中，从销售预测到库存管理、从商品结构优化到动销管理、从捆绑销售到关联组合。
李林 编译整理 量子位·QbitAI 出品 一家名为笛卡尔实验室（Descartes Labs）的创业公司今天发布了GeoVisual搜索系统，让任何人都能从卫星图上搜索所有地标建筑，比如说风力涡轮、太阳能农场、大烟囱、立交桥、体育馆，甚至玉米地…… 这家创业公司位于美国新墨西哥州，他们的主要业务是向企业界、学术界和政府提供基于人工智能的卫星图像分析服务。 不过，今天发布的GeoVisual不只限于美国，这个系统可以搜索3个卫星图数据集，美国的Aerial Imagery(NAIP)、中国的Plan
Unity是常用的3D引擎平台,很多程序是使用该引擎形成的，而随着5G基础设施的建设和完善，有很多新技术可以和Unity程序结合。实时云渲染技术也是其中之一，但在一线的接触中，点量软件发现很多Unity从业者对于如何将二者结合起来有很多疑问，今天点量小芹，就为您解答下Unity程序应用点量实时云渲染技术的几个常见问题。
本文主要是关于 pointNet，pointNet++，frustum point 的一些整理和总结，内容包括如何将点云进行深度学习，如何设计新型的网络架构，如何将架构应用的3D场景理解。文章由于篇幅过长，将分成上下两部分。
数据系统与业务流程的融合程度越来越被企业所重视，为了实现更智能、高效的运营和决策，数据系统与业务流程的深度融合已经成为许多企业数字化转型的目标。提高数据系统与业务流程的融合程度，不仅有利于提升工作效率和创造竞争优势，还可以帮助企业实现更精准的数据驱动决策。
Yolov8是一种流行的目标检测算法，而FasterNet则是一个基于神经网络的目标跟踪算法。本文将介绍如何将Yolov8和FasterNet结合起来，实现更准确和更快速的目标检测和跟踪。
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